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NeuralMAG：基于深度学习的高效微磁学模拟方法研究
ID：417
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2025-04-21 21:48:40 Hits：1632
Invited speech
Start Time：2025-05-11 14:30（Asia/Shanghai）
Duration：20min
Session：N 数据驱动表面工程论坛 »
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Abstract
微磁学模拟是磁存储设计和自旋电子学研究的重要手段，它基于朗道-利夫希茨-吉尔伯特（LLG）方程计算磁性系统的动力学演化。然而，由于全局卷积对退磁场计算的限制，模拟速度一直是微磁学方法的瓶颈。本报告提出了一种名为NeuralMAG的深度学习新框架，通过在传统的微磁学模拟框架中引入U型神经网络(Unet)来加速微磁学模拟。理论分析表明，通过提取不同尺度的特征并学习局部相互作用，并将它们累积起来以近似全局退磁场能够大幅降低计算复杂度，实现高效的大规模模拟。与专注于端到端任务特定近似的现有方法不同，NeuralMAG框架针对核心计算，具有很好的泛化性，可作为微磁学模拟的通用工具。
Keywords
机器学习,深度神经网络,磁性薄膜,微磁学模拟
Speaker
蔡云麒
副研究员 中国科学院物理研究所Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 09
2025
toMay 11
2025
-
May 11 2025
Registration deadline
-
May 14 2025
Abstract Submission Deadline
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May 14 2025
Draft paper submission deadline
-
Aug 07 2025
Contribution Submission Deadline
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